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知能を創る

人工知能、機械学習、深層学習のニュース記事を収集し、技術動向を調査していきます。

PFNの深層学習フレームワーク「Chainer」が大幅な高速化へ、分散処理に対応

itpro.nikkeibp.co.jp

PFNは分散バージョンのChainerが他の深層学習フレームワークと比べて、スケーラビリティ(拡張性)の面で優れているとした。PFNが他の深層学習フレームワークを、同じサーバー環境、同じデータセットで評価したところ、分散バージョンのChainerでは4.4時間だった学習時間が、米Googleが開発する「TensorFlow」では24.1時間、米Microsoftが開発する「Computational Network Toolkit(CNTK)」では9.1時間、主要開発者が米Amazon Web Servicesに移籍した「MXNet」では7.7時間かかったという

現行のChainerは性能よりも柔軟性を重視していた面があった。それに対して分散バージョンのChainerは、柔軟性を維持しながら拡張性の高さも実現することになる。 

 

 

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脳とAIが融合する? イーロン・マスクが詳細を来月発表か

netallica.yahoo.co.jp

人間の脳に"デジタルレイヤー(digital layer)"を加えるビジョンをイーロン・マスク(Elon Musk)氏はまだ諦めていない。

TeslaとSpaceXのCEOイーロン・マスク氏は、去年6月のVox Media's Code Conferenceで初めて提唱した概念「ニューラル・レース(neural lace)」についての発表を来月行うかもしれないと25日水曜日の午前中にツイートした。

2015年、マスク氏とY Combinatorのサム・アルトマン(Sam Altman)氏は、NPO「OpenAI」を設立した。人類にもっとも利益をもたらす方法で、AIを推進することがその目的だ。

 

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ローエンドのFPGAがドライバー監視や電子ミラーを実現、消費電力4.6Wで深層学習も

monoist.atmarkit.co.jp

ドライバーモニタリングシステムはFovioと共同で開発したもの。赤外線カメラでドライバーのまぶたの動きや目線、頭部の向きや傾きをリアルタイムに検知する。デモでは、ドライバーが濃い色のサングラスをかけたりマスクを着用したりしても正確に検出。マスクを着用の上、片目を隠しても正確に視線の向きを検知できた。ドライバーの動きを検出するソフトウェアとカメラの両方を1チップで動作できる点が特徴だという。

 ザイリンクスは2018年にドライバーモニタリングシステムが各国で義務化されると見込んでおり、FPGAによる低コストなシステムが不可欠だとしている。

 歩行者がどこにいるかを検知、追跡するセマンティック セグメンテーションは、MPSoCに搭載されている合計4つのARMプロセッサ、画像表示用のGPU、ネットワークを実装しているプログラムロジック部の消費電力を合算して4.6Wで動作した。

 

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厚労省、データヘルス推進に本腰 「保健医療分野におけるAI活用推進懇談会」初会合へ

headlines.yahoo.co.jp

AI活用にも必須となる健康・医療・介護のビッグデータの利活用を促進すべく、同日に「データヘルス改革推進本部」の初会合を開催。従来縦割りで管理されていた健康・医療・介護分野のデータを横断的につなげる情報通信技術(ICT)インフラを2020年度から本格稼働させる計画。

欧米に比べてAI利活用に対する取り組みが遅れている日本だが、医療・健康・介護に関する個人の記録を膨大に保管していることが強みといえる。「データヘルス改革推進本部」では、社会保障や診療報酬の管理システムや情報閲覧・通知システムの構築のみでなく、健康診断を受けた時期と結果、その後、病気にかかって受けた治療などを追跡し、これらのデータを分析することで最適な予防法を導くなどの仕組みを確立する。

 

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トヨタが、AIによる自動運転を「2つのモード」に分ける理由

www.sbbit.jp

トヨタ 専務役員 伊勢 清貴氏は「自動運転というとドライバーがハンドルから手を放し、人を目的まで勝手に運んでくれる、そんな世界をイメージする人も多い。こういう無人運転も必要だと考えているが、それはトヨタの考える自動運転とは異なる」と説明する。

自動運転を支える技術は、トヨタでは3つの知能化に分けて考えられている。
1つ目は「運転」知能化。
2つ目は「つながる」知能化である。
そして最後が「人とクルマの協調」のための知能化である。

トヨタの自動運転では、ドライバーが運転したいときとしたくないときで、2つのモードを選択できる。運転したくないときは「運転代行モード」となり、運転したいときは「守護モード」となる。

 

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倒立振子で学ぶ DQN (Deep Q Network)

qiita.com

強化学習の一手法であるQ-learning とディープニューラルネットを組み合わせた Deep Q Network、通称DQNを使って倒立振子の振り上げ問題を解決してみます。

ディープニューラルネットQは状態観測結果のシーケンスを入力すると、各行動の行動価値を出力するネットです。行動価値は、今回の場合は「入力された角度シーケンスの示す状況では、モータを右、左に回すのはそれぞれ、どれぐらいうれしいか」ということを示すベクタになります。

Best ERは小さな成功にとらわれすぎてハマる場合があると思います。あとは環境の変化にも十分対応できませんね。過去の栄光にとらわれてしまうので。なんだか先ほどの黄金時代の件といい、つい人生論に重ねたくなってしまいますが、まあ、タスクによる、ということですね。

 

 

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学習型AI、全自動運転で「マリオカート64」のルイージサーキットを完全走破 エンジニアが冬休みを使い実験

nlab.itmedia.co.jp

TensorFlowを使い、NINTENDO 64にて発売され爆発的なヒットを記録した『マリオカート64』内で実験を始める男が現れた。

Hughes氏はまず、AIに基本的な動作を覚えさせるために、Xboxコントローラーの入力にあわせて『マリオカート64』上のスクリーンショットを記録するプログラムを生成。エミュレーター上で動く『マリオカート64』をプレイしている最中に入力をおこなえば、画面の状況と入力をひも付けて学習するという仕組みだ。

今回作られたAIプログラムは「TensorKart」と名付けられ、GitHubで公開されているので、ソースの内部に興味があるかたはチェックしてみてもいいだろう。

 

 

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